Métodos Numéricos Avanzados con Python III - EDOs y EDPs
Curso
Online
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Descripción
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Tipología
Curso
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Metodología
Online
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Horas lectivas
35h
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Inicio
Fechas a elegir
Las matemáticas son necesarias en muchos aspectos de la tecnología del siglo XXI, sobre todo cuando se trata de temas como Machine Learning, Inteligencia Artificial o Data Science. En estas ramas, son muchos los algoritmos que se utilizan para optimizar y tener algoritmos robustos, pero pocas las personas que los entienden. Nuestra trilogía de cursos de métodos numéricos ha vuelto con la tercera parte, EDOs y EDPs numéricas, para darle un giro de 180 grados a esta forma de trabajar y a explicarte todo lo que necesitas saber sobre algoritmos, su validez, en cuánto se equivocan y cuál es el pseudocódigo de los mismos para que los puedas programar en cualquier leguaje de programación.
- ¿Quieres conocer a fondo los métodos que usan las librerías más avanzadas de Machine Learning?
- ¿Te interesan las matemáticas que sustentan los algoritmos de redes neuronales?
- ¿Eres un desarrollador con habilidades en algún lenguaje de programación que quieres seguir unas buenas prácticas a la hora de tener en cuenta las aproximaciones numéricas?
Si la respuesta a alguna de estas preguntas es sí, sin duda este será el curso que te vendrá como anillo al dedo para subir de nivel tus habilidades y convertirte en todo un profesional. En particular, para nuestro curso nosotros usaremos Python, uno de los lenguajes más utilizados y buscados por los profesionales del Data Science en la empresa, para que así estés al día en tecnología y algoritmos y no solo en la teoría detrás de ellos. Nuestro curso tiene más de 30 algoritmos explicados e implementados en detalle. Además, cada implementación cuenta con un ejemplo para que entiendas y sepas aplicar cada método.
El curso ha sido diseñado para ir combinando la teoría y después, aplicarla en la práctica. Primero con pseudocódigo, por si quieres usar cualquier lenguaje de programación, pero también programada al 100% en Python.
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
- Plantear y estudiar los problemas de valores iniciales en ecuaciones diferenciales ordinarias
- Estudiar la existencia de solución, la unicidad y comprobar que una EDO está bien planteada
- Resolver problemas de valores iniciales en EDOs de orden superior, reduciéndolo a un sistema de EDOS lineales de primer orden
- Estudiar la estabilidad de los algoritmos y saber enfrentarse a los sistemas diferenciales tipo Stiff, valorando la región de estabilidad de cada uno
- Realizar transformaciones potenciales y exponenciales para conseguir relaciones polinómicas en funciones más complejas
- Aproximar mediante funciones trigonométricas las funciones (series de Fourier)
- Calcular el orden de convergencia y de consistencia de los métodos del curso
- Resolver EDPs de segundo orden de tipo elípticas, parabólicas e hiperbólicas
- Comprender a fondo el algoritmo del gradiente descendente
- Aproximar mediante polinomios cualquier tipo de función por mínimos cuadrados
- Completar el curso básico de programación en Python de la A a la Z para tener las bases de programación
- Completar los cursos de Álgebra Lineal y de Cálculo en una Variable para para tener las bases de matemáticas
- Completar la primera y segunda parte de la trilogía de Métodos Numéricos, ya que los conocimientos ahí explicados son requisito indispensable para este curso, que se trata de la tercera parte de la trilogía
- Tener un ordenador con conexión a internet y con cualquier sistema operativo instalado y saber utilizarlo a nivel de usuario
Tendrás todo el código fuente en Google Colab desde el primer minuto, así como las transparencias a tu disposición para poder consultar la teoría, los ejemplos y la programación. Así que aprovecha para adquirir estas habilidades sin andarnos por las ramas. De este modo, tu nivel de programación tendrá un incremento brutal y te convertirás en un candidato perfecto para las empresas que están ahí fuera esperando a gente como tú.
Opiniones
Materias
- Inteligencia artificial
- Redes neuronales
- Algoritmos
- Ecuaciones
- Pseudocódigo
- Python
- Métodos numéricos
- PVI
- EDOs
- Primer orden
- Métodos multipaso
- Problemas de Valores Iniciales
- Sistemas de EDOs
- Orden superior
- Estabilidad
- Aproximación polinomial
- Trigonométrica
- Ecuaciones no lineales
- Diferencias ordinarias
- Derivadas parciales
Temario
Contenido del Curso
- ¡Bienvenido a la tercera parte de métodos numéricos!(1:20:48)
- Un breve repaso antes de empezar(40:31)
- Tema 10a: Métodos de un paso en PVI para EDOs de primer orden(7:01:13)
- Tema 10b: Métodos multipaso en Problemas de Valores Iniciales para EDOs(3:11:40)
- Tema 10c: Problemas de valores iniciales en sistemas de EDOs(1:23:30)
- Tema 10d: Problemas de valores iniciales en EDOs de orden superior(25:30)
- Tema 10e: Estudio de la estabilidad de las EDOs(1:28:52)
- Tema 11a: Teoría de la aproximación polinomial(5:37:15)
- Tema 11b: Teoría de la aproximación trigonométrica(3:27:04)
- Tema 12: Aproximación a las soluciones de sistemas de ecuaciones no lineales(3:08:01)
- Tema 13: Problemas de frontera para ecuaciones diferenciales ordinarias(2:49:34)
- Tema 14: Resolución numérica de ecuaciones en derivadas parciales(3:58:47)
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Métodos Numéricos Avanzados con Python III - EDOs y EDPs